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龙图腾网获悉合肥大学申请的专利一种基于融合大模型与知识图谱的医疗问答辅助系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120123467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510147712.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于融合大模型与知识图谱的医疗问答辅助系统及方法是由胡国华;邢雪凯;石朝毅;何帆;刘晨怡;方靓琪;杨一鸣设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合大模型与知识图谱的医疗问答辅助系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗辅助技术领域，具体公开了一种基于融合大模型与知识图谱的医疗问答辅助系统及方法，所述系统包括：数据收集模块，用于使用爬虫技术从不同来源整理得到的领域知识存储到图数据库中，通过知识图谱提供明确、结构化的医疗知识，能够校验大语言模型生成的答案是否符合医学事实，减少错误答案的生成，增强可解释性，并且融合大语言模型后，系统能够根据用户的背景、语气和需求调整回答风格，从而生成流畅、自然且适合患者理解的通俗语言解释复杂医学概念，弥补大语言模型对某些专业细节理解的不足，并且大语言模型不仅能访问医学知识，还能补充用户提问中涉及的其他领域信息，使答案更全面，从而实现对医疗问答辅助系统的优化。

本发明授权一种基于融合大模型与知识图谱的医疗问答辅助系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合大模型与知识图谱的医疗问答辅助系统，其特征在于，所述系统包括： 数据收集模块，用于使用爬虫技术从不同来源整理得到的领域知识存储到图数据库中； 数据预处理模块，用于将爬虫得到的非结构化的数据进行知识抽取，包括实体识别、关系抽取与属性抽取，并通过数据整理得到结构化的知识数据三元组，构成知识图谱的基本构建单元； 数据储存模块，用于使用py2neo包，并通过python自动化将结构化数据存储到知识图谱Neo4j中； 查询模块，用于通过同时经过实体识别模型提取得到疾病实体以及意图识别模型解析得到意图识别数据集，之后选择Cypher模板然后进行疾病实体填充，并得到查询Cypher语句； 搜索模块，用于使用Cypher语句输入到图数据库中Neo4j，通过图的搜索算法从知识图谱查询知识； 判断模块，用于在未能从知识图谱查询到知识时，通过结合多种学习模型判断查询失败的原因，并优化查询方法； 算法改进模块，用于通过优化疾病实体解析大语言模型与微调大语言模型方式，对意图进行解析； 输出模块，用于根据知识图谱中得到的知识，查询问句，并根据意图识别数据集设计不同prompt组装完成后放入通用大语言模型中，最后由通用大语言模型输出问答结果； 所述判断模块的判断过程包括： 通过公式计算获得第i次查询过程中的文字中错别字影响系数； 其中，i为任意一次查询过程，a为任意一种学习模型，b为总学习模型数量，为第i次查询过程中第a种学习模型判断的错别字数量，为第a种学习模型的权重系数，根据经验拟合设定，为误差修正系数，根据经验拟合设定，为四舍五入函数； 所述判断模块的判断过程还包括： 通过将第i次查询过程中的文字中错别字影响系数与预设的影响系数阈值进行比对； 若，系统判断当前查询过程中的文字中错别字多，查询失败的原因与错别字有关； 若，系统判断当前查询过程中的文字中错别字少，查询失败的原因与错别字无关。

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